0-1背包问题是指每一种物品都只有一件,可以选择放或者不放。现在假设有n件物品,背包承重为m。 对于这种问题,我们可以采用一个二维数组去解决:f[i][j],其中i代表加入背包的是前i件物品,j表示背包的承重,f[i][j]表示当前状态下能放进背包里面的物品的最大总价值。那么,f[n][m]就是我们的最终结果了。
完全背包(CompletePack): 有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。 第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 多重背包 (MultiplePack): 有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用, 每件费用...
而完全背包又是也是01背包稍作变化而来,即:完全背包的物品数量是无限的。 所以背包问题的理论基础重中之重是01背包,一定要理解透! leetcode上没有纯01背包的问题,都是01背包应用方面的题目,也就是需要转化为01背包问题。 所以我先通过纯01背包问题,把01背包原理讲清楚,后续再讲解leetcode题目的时候,重点就是讲解...
背包问题和0－1背包问题区别为：循环变量不同、约束条件不同、最大总价值不同。一、循环变量不同 1、背包问题：背包问题须先求出列坐标j较小的元素，故让循环变量j的值从小到大递增。2、0－1背包问题：0－1背包问题须先求出列坐标j较大的元素，故让循环变量j的值从大到小递减。二、约束条件不...
1、区别 0-1背包问题描述: 对于n 个物品,有体积 v 和价值 w,在背包总量为 C 的情况下,怎么选物品才能使得背包里装的东西价值最大? 我们通常的解法是,定义一个 dp[i][j],对于前 i 个物品,当背包容量为 j 的情况下,可以使得物品价值最大。所以对于每一个物品 i,有可选和不选两个选项。不选时,在当...
一、0-1背包 第一类问题:最大价值 确定状态 容量+剩余物品数量 确定选择 针对一个物品放入背包或者不放入背包两种选择 确定dp含义 dp[i][j]表示针对前i个物品,在容量为j的限制下,所能存放的最大价值 确定base case 当物品数量为0或者背包体积为0时,最大价值为0,即dp[0][x]=0,dp[x][0]=0 确定状态...
0-1背包问题与部分背包问题的区别在于( )。A.没有区别,它们的含义相同B.若用贪心算法解决0-1背包问题,只能得到近似最优解C.在0-1背包问题中,物品只有装入和不装
混合背包是0-1、完全、多重背包的混合体; 二维背包、三维背包; 输出背包问题的最优方案; 不让求背包问题的最优解,让求次优解、第k优解 背包问题九讲:https://github.com/tianyicui/pack 还会有背包问题和其他领域问题结合,比如:图论、数论、数据结构结合起来的问题;【掌握思路、状态转移方程写法、基本就不难...
0-1背包问题的求可行性 将n 个物品(重量用 weight 数组表示)装入背包,背包容量为 w,能否刚好装满背包? 其实和上面的 “0-1背包问题的求最大重量” 基本一样,只是返回值不同,不再需要从后往前遍历找,而是直接返回最后一个元素的值dp[n - 1][w]。
学计算机的都知道计算机有一个类型是布尔(bool),这个类型的参数只有0和1,也就是True和False的,说人话就是每样东西只有一个,你只能选择拿或者不拿,没有第二个相同的东西给你拿,所以0-1背包问题允许拿的东西都是有且只有一个,所以与它相对应的就是完全背包问题,也就是可以拿多个(通常不限),背包问题还有其他...